クラウドとは何か
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イベント名：オープンソースカンファレンス2010 Kyoto Cloud 講師：日本仮想化技術 宮原 日時：2010/7/9 アジェンダ： • クラウドコンピューティング概論 – クラウドコンピューティングの必要性 – クラウドコンピューティングの技術的な特徴 – クラウドコンピューティングの分類 • クラウドを支える技術 – 仮想マシン – 分散型ストレージ – key-value型ストレージ – MapReduce • ビジネスにおけるクラウド活用 概要： 初新しいシステム形態として注目を浴びているクラウド・コンピューティング。SaaSやPaaS、IaaSなど様々なサービスが提案されていますが、それぞれの技術的な違いやメリット、デメリットは明確にされていないため、利用者にとって最適なサービスは何かはまだまだ分かりにくいのが現状です。 本セミナーでは、クラウドの特徴から分類、背後で利用されている技術、そして今後クラウドを効果的に活用する方法を解説します。
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クラウドとは何か
- 1. 1 クラウドとは何か 日本仮想化技術株式会社 代表取締役社長兼CEO 宮原 徹 miyahara@VirtualTech.jp 日本仮想化技術株式会社 概要 • 社名：日本仮想化技術株式会社 – 英語名：VirtualTech Japan Inc. – 略称：日本仮想化技術／VTJ • 設立：2006年12月 • 資本金：14,250,000円 • 本社：東京都渋谷区渋谷1-1-10 • 取締役：宮原 徹（代表取締役社長兼CEO） • 伊藤 宏通（取締役CTO） • スタッフ：8名（うち、5.5名が仮想化技術専門エンジニアです） • URL：http://VirtualTech.jp/ • 仮想化技術に関する研究および開発 – 仮想化技術に関する各種調査 – 仮想化技術に関連したソフトウェアの開発 – 仮想化技術を導入したシステムの構築 2 ベンダーニュートラルな 独立系仮想化技術 専業会社
- 2. 2 本日のアジェンダ • クラウドコンピューティング概論 – クラウドコンピューティングの必要性 – クラウドコンピューティングの技術的な特徴 – クラウドコンピューティングの分類 • クラウドを支える技術 – 仮想マシン – 分散型ストレージ – key-value型ストレージ – MapReduce • ビジネスにおけるクラウド活用 クラウドコンピューティングの必要性
- 3. 3 クラウドコンピューティングとは • ネット上のコンピュータを利用すること • 「Computer」ではなく「Computing」 – 「コンピュータそのもの」ではなく、コンピュータ の「使い方」 • いくつかの技術を組み合わせたサービス クラウド サービス なぜクラウドか • コンピュータを所有するコストの高さ – 所有は初期コストが高い – 運用管理コストが高い • コンピュータを準備するための手間 – 実際に使えるようになるまで1ヶ月以上 – 急に必要になっても用意できない • コンピュータの需要に波がある – 月末や年度末だけ、キャンペーンなど
- 4. 4 クラウドの利点 • コストを適正化できる • 準備に時間がかからない • オンデマンドに利用 • 従量課金制で利用分だけコストがかかる • 管理の手間を外部に委託できる • 無駄を省いて、結果としてコスト削減 コストの適正化 クラウドの技術的な特徴 • ネットワークを通じた利用 – コンピュータは実際に手元にある必要がない • 必要に応じた利用 – 大量のコンピュータリソースを共用する – オンデマンドに利用し、不要になったら停止 • スケールアウト型システム – 分散型の処理に向いている
- 5. 5 スケールアウト型システム • 集中：一人が集中して処理する – 処理が順次実行的で依存関係が強い – 厳密な処理や結果が要求される • 分散：手分けして処理をする – 処理が並列的で依存関係が弱い – 厳密さは要求されず、結果が合えばよい • 分散処理が行えるものがスケールアウト 型システムに向いている – 集中型はスケールアップ 集中処理と分散処理 A A1 A2 A3 A A1 A2 A3 結果 結果 順列処理が必要 並列処理で高速に処理
- 6. 6 クラウドコンピューティングの分類 ハードウェア OS アプリケーション ミドルウェア IaaS/HaaS PaaS SaaS IaaS/HaaS • Infrastructure、またはHardwareを提供する • コンピュータ資源を提供 – CPU – メモリ – ストレージ – ネットワーク • 実際にはOSなども合わせて提供される – 自分でOSから構築も可能
- 7. 7 PaaS • アプリケーションを実行するための Platformを提供する • アプリケーション実行環境の提供 – Java、PHP、.NETなど • ストレージ、データベースの提供 – ストレージスペース（WebDAVなどを経由） – SQLデータベース – key-value型ストレージ（MapReduceも？） SaaS • Softwareを提供する • グループウェアや顧客管理、コンテンツ管理 などのWebアプリケーション • 沢山のユーザーが同一SaaSを利用する – マルチテナント型を実現するための工夫が必要 • Web 2.0的な技術の活用 – マッシュアップのためのAPIを提供し、機能を別シ ステムに部分的に取り込める（例：Google Maps）
- 8. 8 パブリックとプライベート • パブリック：インターネットを経由して、不特 定多数にクラウドサービスを提供する • プライベート：企業などがコンピュータリ ソースを自己所有し、社内や関係者に対し てクラウドサービスを提供する – 自社リソースを利用するオンプレミス型と、社 外サービスを活用しVPNなどで接続するクラ ウドサービス型に分かれる 色々なクラウドサービス • IaaS/HaaS – Amazon EC2 – GoGrid • PaaS – Google App Engine(Python/Java) – Windows Azure(.NET) – Force.com(Apex Code) • SaaS
- 9. 9 クラウドとオープンソース • Apache Hadoopプロジェクト – HDFS（Hadoop Distributed File System） – Hadoop MapReduce • Eucalyptus – Amazon EC2クローン – Xen、KVM上にクラウド インフラを構築できる http://open.eucalyptus.com/documents/nurmi_et_al- eucalyptus_open_source_cloud_computing_system-cca_2008.pdf クラウドを支える技術
- 10. 10 仮想マシン • コンピュータリソースを分割して利用させる 仕組み – CPUやメモリ、ストレージ、ネットワークなど • 1台のコンピュータ上で沢山のシステムを 別々に同時実行できる • システムのコピーが容易 – 瞬間的に何百台ものコンピュータを用意可能 例）ハイパーバイザー型仮想マシン • VMware ESX Server、 Xen、 MS Hyper-Vなど • ハイパーバイザー上で仮想マ シンを実行 • 仮想マシン内でOSとアプリ ケーションが動作する • 通常のPCと同様にOSのインス トールが可能 ホストハードウェア ハイパーバイザー 仮想マシン ゲストOS アプリケーション 仮想マシン ゲストOS アプリケーション 20
- 11. 11 サーバ仮想化の例 • 既存環境：3GHzのCPUコアを1つ搭載し、平均使 用率30%のサーバが10台 – CPU使用量：3000MHz ×30%×10＝9000MHz • 新規環境：3GHzのCPUコアを4つ搭載したサー バ1台に仮想化統合 – CPU利用率：9000MHz÷12000MHz＝75% 21 仮想化 サーバ1台に仮想化統合 分散型ストレージ • ファイルのデータを複数のノードに分散し て格納 • ノード障害が発生しても、相互に補完 – 残っているデータをコピー A B B A B A A
- 12. 12 key-value型ストレージ • 特定のkeyにvalue（値）が紐付いて格納さ れるストレージの仕組み • リレーショナルデータベースのような結合 などの仕組みはないフラットなDB • メモリ上で動作させるのが通常 Key Value 1 佐藤 2 鈴木 3 加藤 なぜkey-Value型？ • ACID vs BASE – RDBMS vs Key-Value – 結果的に合っていればいい • key-valueを複数ノードに分散させ、論理的 な一つのデータ群と捉える – スケールアウトが容易 Key Value Key Value Key Value
- 13. 13 CAP定理 Consistency Availability Partition tolerance 一貫性 分割耐性 可用性 • CAPのすべてを同時 に満たすことは困難 • クラウド技術はほとん どが分散（分割）なの で、一貫性か可用性 かの択一となる • サービスを維持するこ とを考えると可用性が 重視されるので、一貫 性は優先度が下がる →BASEの考え方に ACIDとBASE • Atomic(不可分である) • Consistent(一貫性がある) • Isolated(隔離されている) • Durable(永続性のある) • Basically Available（基本的に利用可能） • Soft-state（ゆるやかな状態） • Eventual consistency（結果的に一貫性が）
- 14. 14 MapReduce • 分散ノードに対する分散処理（Map）と集計 （Reduce）を行う仕組み Key Value Key Value Key Value Key Value 処理要求 処理結果 Map Reduce マルチテナントの実現 特にSaaSで考慮する必要がある • インスタンス共有型 – アプリケーションやDBは共有 – ユーザIDなどで内部的に分離 • インスタンス分離型 – アプリケーションやDBを分離 – ユーザID毎に使用するインスタンスを分ける • 仮想マシン型 – 仮想マシン単位でシステムを分離 – 分離度が最も高いが、リソースを食う
- 15. 15 インスタンス共有と分離 Key Value アプリ Key Value アプリ Key Value アプリ インスタンス共有型 インスタンス共有型 ビジネスにおけるクラウド活用
- 16. 16 現在の傾向 • オンプレミス型IaaS環境の構築 – VMwareなどの自社インフラへの導入 • 既存環境移行 – OSおよびハードウェアのサポート切れ対策 • 開発環境としての利用 – 本番システムも業務的に重要度の低いものか ら試験的に稼働 これからのクラウド活用 • 本番環境での活用 – 実績ベースでの利用増加 – ライセンス、サポートなどの課題の解決 • ハイブリッド型構成 – オンプレミス型とクラウドサービス型の併用 • SaaS活用の増加 – SI調達からサービス調達への移行
- 17. 17 クラウド活用のために • サービス要求の整理 – 何をクラウド化し、何をクラウド化しないか – SLAの明確化 – カスタマイズか、ビジネスプロセスの見直しか • セキュリティ要件の明確化 – クラウド＝セキュリティの不安ではない • コスト体質の見直し – 限られた社内IT人材を適切に投資できるか まとめ クラウドの活用 • 今すぐクラウドを活用する必要は無い • 小規模は仮想化による利便性確保から • Webアプリケーションを最初からスケールアウ トを想定して作ることが必要になる？ • 持たない発想と持つ発想の使い分け – コンピュータリソースを所有した方がいい場合も当 然ある – クラウドとのハイブリッドな構成 • クラウドはあくまでも手段 – 手段を活用できる人材と外部リソースの確保